[发明专利]基于光学跟踪与单目视觉的标准深度图像生成方法在审
申请号: | 202210549489.2 | 申请日: | 2022-05-20 |
公开(公告)号: | CN114935316A | 公开(公告)日: | 2022-08-23 |
发明(设计)人: | 冯冠元;韩佳峻;蒋振刚;师为礼 | 申请(专利权)人: | 长春理工大学 |
主分类号: | G01B11/22 | 分类号: | G01B11/22;G06T11/40;G06T7/55 |
代理公司: | 长春众邦菁华知识产权代理有限公司 22214 | 代理人: | 尹庆娟 |
地址: | 130000 *** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 光学 跟踪 目视 标准 深度 图像 生成 方法 | ||
基于光学跟踪与单目视觉的标准深度图像生成方法属于计算机视觉成像技术领域,目的在于解决现有技术中存在的深度相机在狭小场景内难以获取深度信息的局限性的问题。本发明包括以下步骤:构建测量装置,所述测量装置包括光学跟踪系统、带有四个标记求的单目相机以及标定板,标定板坐标系原点设为OA,单目相机的光心OB设为相机坐标系原点,标记球坐标系设为OC,光学跟踪系统坐标系设为OD;计算得到测量装置中所有坐标系之间的转换关系;改变单目相机视点进行三角测量,并计算改变单目相机视点前后每一个特征点的深度值,得到初始深度图像;对初始深度图像的弱纹理区域进行深度补全,获得补全后的标准深度图像。
技术领域
本发明属于计算机视觉成像技术领域,具体涉及一种基于光学跟踪与单目视觉的标准深度图像生成方法。
背景技术
目前深度信息最直接的获取来源为深度相机,通过简单拍摄即可获得对应场景的深度图。深度相机受到使用场景的限制,在相对狭窄的空间里很难发挥作用。深度学习领域,有研究者使用神经网络来估计图像深度,用作训练方向的深度图却通过图像合成的方式生成,这样的数据并不能作为标准深度图像来使用。
现有的测量方法,不论是通过深度相机直接获取场景深度还是通过双目相机进行测量的办法,在极为狭小的空间内都很难发挥作用。使用深度相机的方法方法会受到使用场景的限制。当获取深度图的场景狭小且亮度变化不明显时,深度相机就很难完成深度图获取的任务。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于光学跟踪与单目视觉的标准深度图像生成方法,解决现有技术中存在的深度相机在狭小场景内难以获取深度信息的局限性的问题,使用基于单目相机和光学跟踪系统的测量方法来突破狭小环境带来的局限性。在不影响深度图生成质量的情况下,完成狭小场景内的标准深度图像生成任务。
为实现上述目的,本发明的基于光学跟踪与单目视觉的标准深度图像生成方法包括以下步骤:
步骤一:构建测量装置,所述测量装置包括光学跟踪系统、带有四个标记求的单目相机以及标定板,标定板坐标系原点设为OA,单目相机的光心OB设为相机坐标系原点,标记球坐标系设为OC,光学跟踪系统坐标系设为OD;
步骤二:计算得到步骤一中的测量装置中所有坐标系之间的转换关系;
步骤三:改变步骤一中单目相机视点进行三角测量,并计算改变单目相机视点前后每一个特征点的深度值,得到初始深度图像;
步骤四:对步骤三中获得的初始深度图像的弱纹理区域进行深度补全,获得补全后的标准深度图像。
步骤二中所述的计算得到所有坐标系之间的转换关系具体为:
将光学跟踪坐标系设置为世界坐标系,在时刻k,标记球相对于世界坐标系的位姿为Mk,通过光学跟踪系统直接获得;
相机坐标系相对于标定板坐标系的位姿为Nk,通过相机标定直接获得;
将标记球坐标系与相机坐标系之间的转换矩阵记为X,则有:
MkX=Nk (1)
同样的在k+1时刻有:
Mk+1X=Nk+1 (2)
那么:
最终求解方程为:
MX=XN (4)
其中:
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